• 지식경영연구
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• 제23권4호
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• pp.113-132
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• 2022

정보통신기술의 발전과 일상 중심으로의 의료서비스 변화는 스마트폰 건강관리 앱(mHealth) 활용을 통한 자가관리 시대를 열었다. mHealth는 이용자의 건강 자가관리에 도움을 주며 서비스 제공자의 주요 수익원이므로 mHealth 이용 요인을 이해하는 것은 중요하다. 그러나 mHealth의 주요 이용자가 될 수 있는 당뇨병 노인을 대상으로 이용 요인을 규명한 연구는 제한적으로 이루어졌다. 따라서 본 연구는 당뇨병 노인의 mHealth 이용에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것을 목표로 하였다. 구체적으로 당뇨병 노인의 주관적 건강상태와 e헬스리터러시가 mHealth 이용에 미치는 영향이 사회적 지지 수준에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보는 것에 초점을 두었다. 65세 이상 당뇨병 노인 252명을 대상으로 한 온/오프라인 설문조사를 통해 자료를 수집했으며, 주관적 건강상태 및 e헬스리터러시와 사회적 지지의 상호작용항을 투입하는 위계적 다중회귀분석을 실시하여 조절효과를 검증하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 당뇨병 노인이 남성, 저연령일수록 mHealth 이용이 높았다. 둘째, 당뇨병 노인의 e헬스리터러시가 높을수록 mHealth 이용이 높았다. 셋째, 주관적 건강상태와 mHealth의 관계에서 사회적 지지의 완충효과가 나타났다. 이는 사회적 지지가 높을수록 주관적 건강상태가 mHealth에 미치는 긍정적 영향이 완화되는 것을 의미한다. 본 연구는 mHealth 이용에 관한 정보시스템 및 의료 분야의 지식에 기여하는 한편, mHealth 서비스 제공자의 고객 확보 전략 수립, 정부와 의료진의 당뇨병 노인의 mHealth이용을 통한 자가관리 증진 방안 마련에 유용한 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대된다. 나아가 mHealth 이용 활성화를 통한 당뇨병 노인이 삶의 질 개선 및 디지털 포용 사회 구축에 기여할 수 있을 것이다.

• 중소기업연구
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• 제41권3호
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• pp.151-172
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• 2019

제4차 산업혁명이라는 시대적 변화는 특정 분야에 국한되지 않고 사회 및 전 산업분야에 영향을 미치며 모든 기업들에 변화에 대한 효과적인 대응을 요구하고 있다. 기업들은 생존을 넘어 지속적인 성장발전을 위해서 빅데이터나 인공지능과 같은 첨단 정보통신기술을 도입하거나, 효율적이고 체계적인 조직구조 개선 및 조직문화 쇄신, 혹은 업무효율화와 구성원 개개인의 역량을 강화하는 등의 다양한 모습으로 대응하고 있다. 본 연구는 제4차 산업혁명과 같은 다차원적인 변화에의 대응은 획일적이어서는 안 되며, 기업 특성에 따라 대응전략과 대응 우선순위가 달라야한다는 가정 하에 출발하였다. 본 연구의 목적은, 효율적이고 체계적인 조직구조는 물론 성숙된 조직문화 그리고 정보시스템 도입을 위해서 필요한 기술기반구조를 갖추고 있는 대규모 기업들과 달리 중소규모 기업(소기업과 소상공인 포함)의 차별화된 대응전략과 대응요인(영역)들의 우선순위를 제시하는데 있다. 선행연구를 통해서 밝혀진 대응요인(영역)들에 대해서 세미델파이방식의 반복 설문을 통해서 데이터를 수집하였으며, 데이터 분석결과, 중규모 기업의 경우에는 정보기술도입 > 조직구성원의 역량강화 > 기술기반구조 구축 > 조직구조 개선 > 업무효율화 > 조직문화 개선 순으로 나타났으며, 소상공 및 자영업을 포함한 소규모기업의 경우에는, 조직구성원의 역량강화 > 업무효율화 > 정보기술 도입 > 기술기반구조 구축 > 조직구조 개선 > 조직문화 개선 순으로 나타났다. 본 연구결과 도출된 중소규모 기업의 대응 우선순위는 중소규모 기업이 제4차 산업혁명 시대의 변화에 대응전략을 수립하는데 실제적인 활용효과가 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.241-265
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• 2023

기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.35-56
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• 2023

정보통신 기술의 발전에 따라 웹 사이트에는 수많은 리뷰가 지속적으로 게시되고 있다. 이로 인해 정보 과부하 문제가 발생하여 사용자들은 본인이 원하는 리뷰를 탐색하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하여 사용자에게 유용하고 신뢰성 있는 리뷰를 제공하기 위해 리뷰 유용성 예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구는 주로 리뷰에 포함된 특성을 기반으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나, 예측한 리뷰가 왜 유용한지 근거를 제시할 수 없다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 해결하기 위해 리뷰 유용성 예측 모델에 eXplainable Artificial Intelligence(XAI) 기법을 적용하는 방법론을 제안하였다. 본 연구는 Yelp.com에서 수집한 레스토랑 리뷰를 사용하여 리뷰 유용성 예측에 관한 연구에서 널리 사용되는 6개의 모델을 통해 예측 성능을 비교하였다. 그 다음, 예측 성능이 가장 우수한 모델에 XAI 기법을 적용하여 설명 가능한 리뷰 유용성 예측 모델을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 사용자의 구매 의사결정 과정에서 유용한 리뷰를 추천할 수 있는 동시에 해당 리뷰가 왜 유용한지에 대한 해석을 제공할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.309-323
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• 2023

온라인 리뷰의 역할이 중요해짐에 따라 유용한 리뷰를 선별하기 위해 많은 연구들이 이루어져 왔다. 유용한 리뷰는 고객들이 유용하다고 인지하는 리뷰이며, 평점, 리뷰길이, 리뷰내용 등에 영향을 받는 것으로 많은 연구에서 검증되었다. 유용한 리뷰는 소비자들의 투표에 의한 '좋아요' 수에 의해 결정되며 유용성 투표가 많을수록 소비자의 구매의사결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 간주된다. 그러나 최근에 작성되어 많은 고객들에게 노출되지 않은 리뷰는 상대적으로 '좋아요' 수가 적을 수 있으며, 투표에 응하지 않아 '좋아요' 수가 없을 수도 있다. 따라서 유용한 리뷰를 판단하기 위해 '좋아요' 수에 의존하기 보다는 리뷰 내용을 기반으로 유용한 리뷰를 분류하고자 한다. 리뷰의 텍스트는 리뷰 유용성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로, 토픽 모델링, 감정분석 등 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 리뷰 텍스트에 포함된 콘텐츠와 감정의 영향을 다양하게 분석하고 있다. 본 연구에서는 글로벌 영화정보 사이트인 IMDb의 영화리뷰를 활용하여 리뷰 콘텐츠 기반의 리뷰 유용성 예측모형을 제안한다. 설명가능한 그래프 신경망인 GNN(Graph Neural Network)을 적용하여 리뷰 유용성 예측모형을 구축하고, 설명가능한 인공지능을 통해 예측모형의 한계인 모형의 해석에 대한 문제를 해결한다. 설명가능한 그래프 신경망은 리뷰들 간의 연결관계도 확인할 수 있어 유용한 리뷰 또는 유용하지 않은 리뷰에 대해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제18권4호
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• pp.69-88
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• 2016

최근 기업들은 스마트 기기를 활용하여 시간과 공간의 제약을 받지 않으면서 전자결재, 고객관리, 현장점검 등의 업무를 원활하게 처리하는 스마트워크를 추진하고 있다. 스마트워크에 주로 사용되고 있는 스마트폰의 경우, 언제 어디서나 업무를 수행할 수 있는 혜택을 주는 반면에, 업무 영역과 사적영역을 불분명하게 만드는 문제를 야기한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 자기 통제력이나 감성적 요인을 고려할 필요가 있다. 왜냐하면 스마트워크 환경에서는 업무 스타일이 지시에서 자율로 전환되고, 스마트폰을 활용한 표현이 수월해 졌기 때문이다. 최근 마케팅 분야에서 인지·감성·의지 등 세가지 구성요소의 조합을 통해 인간 행동이 나타난다고 보고 소비자 행태를 분석하고 있으며, 정보시스템 분야에서도 관심을 보여 왔다. 하지만 기존 연구는 인지·감성·의지 요인을 분류하고 있지 않으며, 이 중에서 한두 가지 요인에 집중하고 있다는 한계가 있다. 이러한 배경 하에서 본 연구는 스마트폰 이용자의 인지·감성·의지 요인을 살펴보는 데 중점을 두었다. 왜냐하면 스마트워크 환경에서 업무를 수행하는 것과 스마트러닝 환경에서 학습을 수행하는 것이 유사하여, 스마트러닝 환경에서 학습 성과 영향요인 고찰을 통해 스마트워크 환경에서의 업무 성과 영향요인을 가늠해 볼 수 있기 때문이다. 이에 181명의 대학(원)생을 대상으로 학습 성과를 종속 요인으로 하는 설문조사에 기반을 둔 탐색적 연구를 수행하였다. 연구를 통해 개개인의 인지적 요인(자기 통제력)과 의지적 요인(스마트폰 커뮤니케이션 및 인터넷)을 향상시킬 수 있다면 정서적 소진을 낮추고, 학습 성과를 높일 수 있으며, 감성적 요인(심리적 분리와 감성 지능)이 향상되면 학습 성과를 높일 수 있다는 점을 다는 점을 발견하였다. 이러한 결과는 스마트러닝이나 스마트워크 환경에서 스마트기기 이용에 있어서 통제에 초점을 맞추기 보다는 적절한 사용을 장려할 수 있는 방안이 필요하다는 점을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.17-32
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• 2021

화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.235-242
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• 2018

최근 각 언론, 기업계, 정부 유관기관 및 학계 등 많은 분야에서 4차 산업에 대한 관심이 폭발적으로 증가하였다. 특히 우리가 피부로 느낄 수 있는 분야인 인공지능이 인간능력을 이미 크게 앞서고 있다는 것을 깨닫고 나서 많은 사람들은 4차산업혁명이 실제로 우리 코 앞에 와있다는 것을 실감할 수 있었다. 이렇게 대부분 사람들의 생각보다 빠르게 다가온 4차산업을 어떻게 효율적으로 대응해야 할까? 특히 최근의 인공지능, 빅데이터, 무인자동차 및 유전자가위 등에 대한 상반된 견해들을 비교분석하는 방식으로 연구를 진행해 본다. 이러한 분석과 연구를 통하여 교육적, 정치적, 사회적, 윤리적 그리고 과학적 영향들을 파악해 본 결과, 현재까지 뚜렷하게 정립되어 있는 개념이나 체계, 시스템이 존재하지 않는다는 것을 이해할 수 있었고 오히려 4차산업혁명의 개념, 체계를 앞서서 정의하고 정립하는 국가나 기업, 개인들이 산업의 주도권을 확보할 수 있다는 것을 알게 되었다. 그러나 한국사회와 대학은 오히려 현재 2차산업혁명의 체계와 문화에서 머물러있는 듯한 모습을 보이고 있는데, 이러한 현실인식 위에서 새로운 산업혁명의 트렌드를 맞추어 따라갈 수 있는 방안들을 찾아 보고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.665-674
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• 2011

대학의 소비자인 학생을 대상으로 한 대학교육에 대한 평가가 진행되고 있다. 이러한 추세에 따라 본 연구는 관광경영학과 대학생들을 대상으로 학생만족과 행동의도 간의 영향관계를 파악하고, 학생만족도가 학과몰입 정도에 따라 행동의도에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석 결과, 첫째, 심리적 만족은 긍정적 행동의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 비용(재무)적 만족은 학과몰입과 긍정적 행동의도에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 둘째, 대학생의 조직에 대한 관계몰입은 긍정적 행동의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 셋째, 대학생의 심리적 만족과 비용적 만족이 긍정적 행동의도에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 긍정적 행동의도에 비용적 만족은 학과몰입을 매개로 하여 유의한 영향을 미치지는 않았지만, 심리적 만족은 학과몰입을 매개로 하여 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 대학생의 긍정적 행동의 결정요인으로서 지각된 심리적 만족과 학과몰입에 대한 영향관계를 설명함으로써 학과의 긍정적 행동의도를 설명하기 위해서는 심리적 만족과 학과몰입을 종합적으로 고려해야 한다는 시사점을 제시하였다. 대학생들의 긍정적 행동의도는 교수나 학교의 요구에 의해 대학생들에게 강제할 수 있는 것은 아니며, 학점과 같은 공식적인 보상시스템과 직접적으로 연결시키기 어렵기 때문에 대학생들의 동기유발이 중요하다. 또한, 대학생들에게 자발적으로 긍정적 행동을 유발하기 위해서는 학과에 대한 심리적/정서적 애착을 갖도록 관리할 필요가 있다. 특히, 학년별 선후배 관계의 활동지원, 교수와 학생간의 관계지속을 위한 지원, 졸업생과 재학생간의 정보교류 및 관계형성 등을 지속적으로 형성해 나가야 할 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권4호
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• pp.358-365
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• 2019

본 연구는 3차원 영상을 이용하여 원예산물의 크기와 플러그묘의 평균초장을 결정하고자 수행되었다. 3차원 영상을 획득하고자 ToF 카메라와 스테레오비전 카메라를 사용하였다. 본 연구의 3차원 영상 획득용 실험 재료로서 수박, 사과, 배, 단호박, 오렌지의 원예산물과 수박, 토마토 및 고추 플러그묘를 사용하였다. 플러그묘의 평균 초장을 결정하는 지표로서 기존의 측정 기준 대신에 수정초장이 제시되었다. 스테레오비전 영상에 비해서 ToF 영상을 이용한 경우에 원예산물의 크기와 플러그묘의 평균초장 오차가 작게 나타났다. 꼭지가 있는 원예산물을 제외할 경우 ToF 영상을 이용한 원예산물의 둘레와 높이의 오차는 각각 0.0-3.0%, 0.0-4.7%로 나타났다. 또한, 플러그묘의 평균 초장에 대한 오차는 0.0-5.5%로 나타났다. 본 연구를 통해 서 3차원 영상을 이용한 원예산물의 크기와 플러그묘에 대한 초장 추정의 가능성을 확인하였다. 더구나, 본 연구에서 시도된 방법은 3차원 영상으로부터 물체와 배경의 효과적인 분리, 이상치의 제거 등에 활용될 것이다.